Как увеличить количество бронирований в отелях в 3 раза за 5 месяцев — кейс

В феврале 2023 года наш клиент, тревел-сервис OneTwoTrip, поставил перед нами задачу — кратно увеличить объем неотменяемых бронирований российских и зарубежных отелей за февраль—август 2023 года.

В качестве KPI клиент выбрал достижение целевого CPS (это число бронирований, которые клиент «отъездил», а не отменил).

Какие особенности тревел-индустрии нужно было учесть при продвижении

Кратко о ситуации на рынке:

• в 2022 году инвестиции в рекламу на Поиске выросли на 57%, а стоимость клика — на 75%;

  

• к началу 3 квартала 2023 года объем запросов в категории «Гостиничные услуги» снизился на 19% по сравнению с Q2 2022;

• в первом квартале 2023 года доля международных направлений составила 20%, в лидерах оказались Турция, Абхазия и Египет в связи с тем, что получить шенгенские визы стало сложнее, а стоимость путешествий выросла.

  

  Данные из отраслевого отчета Яндекса «Гостиничные услуги»

  

  Данные из отраслевого отчета Яндекса «Гостиничные услуги»

Так, в ходе работы над проектом мы столкнулись со следующими вызовами:

• рекламный трафик подорожал;

• спрос сместился в сторону туристических направлений-фаворитов;

• пользователи бронировали много туров ради получения визы, а после ее получения отменяли заказ.

Шаг 1. Настройка и запуск кампаний

В рамках продвижения нам было важно получить максимальное количество бронирований с сохранением целевых значений CPS и ROI. В качестве целевого действия мы засчитывали подтвержденные бронирования на сайте клиента, если соблюдались следующие условия:

• пользователь прошел авторизацию и оформил бронирование на сайте;

• данные о завершенном бронировании отобразились в CRM;

• клиент остановился в отеле.

Если пользователь сам отменял бронирование, конверсия отображалась в CRM, но уже не засчитывалась.

Мы тестировали различные типы рекламных кампаний в Директе: запускались через Мастер кампаний и в режиме эксперта. В Мастере кампаний использовали высокочастотные общие запросы с подключением автотаргетинга, интересов и привычек целевой аудитории. Чтобы более гибко управлять таргетингами и корректировками ставок по социально-демографическим и географическим признакам пользователей, мы запустили следующие типы кампаний:

• DSA (динамические объявления);

• кампанию по геозапросам («отели в Казани», «отели в Мадриде»);

• кампанию по запросу конкурентов;

• кампанию по запросу продуктового бренда («OneTwoTrip Отели»);

• кампанию по общим запросам;

• ретаргетинговую кампанию.

В РСЯ запустили ремаркетинговую стратегию и разработали специальные предложения под разные целевые действия пользователей (например, скидка на бронирование отеля для тех, кто купил авиа или ж/д билет на сайте). В рамках оптимизации других кампаний в РСЯ тестировали интересы и привычки целевой аудитории, опирались при этом на данные об аффинитивности сегментов в Яндекс Метрике.

Шаг 2. Оптимизация поисковых кампаний

На этапе настройки мы разделили кампании на 4 типа:

• запрос, содержащий название продуктового бренда;

• общие запросы;

• конкурентные запросы;

• геозапросы.

Для первых трех типов кампаний характерна высокая конкуренция в отрасли и значительный рост CPC по сравнению с 2022 годом.

Что мы сделали, чтобы увеличить число бронирований в кампаниях по запросам, включающим продуктовый бренд:

1. Провели кросс-минусацию других продуктов бренда, что позволило избежать конкуренции за пользователя, заинтересованного в покупке авиа и ж/д билетов.
2. Внедрили повышающую корректировку ставок для увеличения вероятности отображения рекламы в поисковых подсказках по запросам категории «OneTwoTrip отели».
3. Настроили правила K50 на вывод объявлений в верхние позиции поисковой выдачи по запросам продуктового бренда. Система автоматизации регулярно проверяла и повышала ставки по брендовым запросам в зависимости от эффективности, благодаря чему мы смогли максимизировать выкуп наиболее конверсионного сегмента таргетинга.

Что сделали для кампаний по общим запросам:

1. Актуализировали семантическое ядро по высокочастотным запросам.
2. Подключили автотаргетинг.
3. Проанализировали и оптимизировали семантику с низкой конверсией. Если после нескольких итераций нам не удавалось нарастить конверсии, мы исключали неэффективную семантику.
4. Создали шаблоны ключей для охвата высокочастотных запросов. Такие шаблоны помогают быстрее запустить кампании и упрощают актуализацию семантического ядра в ходе чистки поисковых запросов.

Что сделали для кампаний по конкурентным запросам:

1. Добавили конкурентные запросы в категории автотаргетинга.
2. Один раз в месяц проводили конкурентный анализ для актуализации объявлений в выдаче.

Что сделали для кампаний по геозапросам:

1. Анализировали регионы с высокой отменяемостью и снижали стоимость привлеченного лида. Например, отели в европейских городах часто бронируют для получения визы, а затем отменяют заказ. Ценность подобных бронирований для бизнеса ниже, чем у остальных регионов.

2. Актуализировали и масштабировали кампании для регионов с высоким средним чеком, чтобы увеличить доход.

3. Анализировали SEO-страницы по странам и городам и информацию о покупках в других продуктах OneTwoTrip (авиа-, железнодорожные и автобусные билеты). Благодаря этому смогли оценить пользовательский интерес к конкретным регионам и запустить ключевые фразы в сочетании с конверсионными геотаргетингами.

Шаг 3. Оптимизация рекламы, запущенной через Мастер кампаний

При запуске кампаний использовали:

• высокочастотные тематические слова;

• все категории автотаргетинга;

• бесфразные таргетинги на основе интересов и привычек целевой аудитории;

• изображения и видео в креативах.

Бесфразные таргетинги позволили нарастить емкость кампаний, а использование категорий автотаргетинга — увеличить количество конверсий и эффективность размещений.

Во время оптимизации и масштабирования результатов:

• анализировали кампании с точки зрения эффективности мест размещения объявлений;

• отключали неэффективные условия показа;

• улучшали качество объявлений;

• чистили поисковые запросы и площадки.

Для масштабирования кампаний увеличивали бюджет на рекламу на 10–20% и проверяли через несколько дней, как отрабатывают площадки. Так мы контролировали качество трафика и отключали нерелевантные площадки.

Шаг 4. Работа с динамическими объявлениями

Мы создали фид в соответствии с требованиями для отрасли «Путешествия» в формате CSV. Характерная особенность фида — наличие специфичных для тревел-индустрии тегов: Property ID, Property name, Destination name.

Также совместно с клиентом мы разделили фиды по приоритетности направлений в зависимости от маржинальности и проработали стратегии рекламных кампаний для достижения целевых значений по ROI.

Шаг 5. Запуск кампаний в Google Ads

Мы запустили кампанию в Поиске Google по ключевым фразам на русскоязычную аудиторию с геотаргетингом на весь мир. По результатам теста категорийные кампании на Поиске оказались наиболее эффективным сегментом по CPS и емким по количеству бронирований. Реклама в Performance Max показала низкую эффективность по CPS, поэтому после теста мы от нее отказались.

Отметим, что в Google мы получили более низкий процент отменяемости, чем в Яндексе, а средний чек бронирования при этом оказался выше. Связываем этот фактор с тем, что пользователи в России часто используют бронирование зарубежных отелей для получения визы, а затем отменяют брони.

Шаг 6. Настройка сквозной аналитики

Чтобы автоматизировать отчетность из Яндекс Директа, Яндекс Метрики и CRM рекламодателя, подключили BI-систему JetStat. Использование сквозной аналитики позволило проанализировать путь пользователя от клика по рекламе до совершения целевого действия и применить эти данные для оптимизации рекламных кампаний.

Если кампания оказывалась эффективной, мы ее масштабировали и отслеживали достижение KPI. Неэффективные кампании оптимизировали до 4 итераций: в случае успеха также масштабировали, а неуспешные кампании отключали.

Какие метрики мы анализировали при подготовке к оптимизации:

• статистика Яндекс Директа: показы, клики, расход, CTR, CPC;

• статистика Яндекс Метрики: достижения целей «Бронирование отеля» и «Оплата отеля», CR, CPL, CPO;

• статистика CRM: лиды CRM, доход CRM, ROI, SR, CPS, AOV.

Шаг 7. Формирование медиасплита

По результатам третьего месяца работы кампаний мы сформировали сплит медиабюджета в Директе:

• 42% приходится на автоматический тип РК в Мастере кампаний;

• 54,8% — на поисковую рекламу, включая 27,1% на динамические объявления;

• 3,2% — на рекламу в РСЯ.

Приоритизация вложений зависела от нескольких факторов:

• общего количества лидов;

• удержания целевого CPS при масштабировании эффективных тактик;

• сокращения бюджета на методики с низкой конверсией после прохождения нескольких итераций оптимизации.

Результаты продвижения

1. Увеличили количество конверсий в Мастере кампаний в 11 раз за 5 месяцев с сохранением заданного CPS.

2. Благодаря использованию категорий в 2 раза увеличили количество конверсий в динамических кампаниях спустя месяц после внедрения изменений.

3. В Google Ads получили более низкий процент отмены бронирований и более высокий средний чек заказов по сравнению с остальными каналами. С учетом эффективности канала решили увеличить его долю в будущем медиасплите до 30% и более.

За 5 месяцев нам удалось масштабировать рекламные кампании в 3 раза с увеличением CPS (Cost per Sale) лишь на 5%. На старте кампании мы определили для себя, что приемлемым увеличением стоимости бронирования при масштабировании будет 10–15%.

Благодаря чему мы смогли достигнуть таких результатов — саммари:

• постепенное увеличение бюджета на 10–20%;

• еженедельная верификация трафика;

• отслеживание эффективности таргетингов;

• фокус на наиболее эффективных решениях.